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전통적인 엔터프라이즈 IT 환경에서는 '데이터 분석'을 하기 위해서는 데이터웨어하우스(DW, Data Warehouse) 시스템이 필요했습니다. 데이터창고(Data Warehouse)라는 이름에서 알수 있듯이 데이터를 저장해두는 것이 DW(Data Warehouse)의 목적이다. 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM), 공급망관리(SCM) 등 기업에서 활용되는 다양한 시스템에서 생성되는 데이터를 DW에 담아두고, 데이터 분석이 필요할 때마다 이 창고의 데이터를 대상으로 분석을 하자는 접근이었다. DW는 대부분의 기업들이 운영중이다. 비즈니스 인텔리전스(BI)를 구현하기 위해서 DW는 필수적이었기 때문이다. 테라데이타, 싸이베이스, 그린플럼 등은 DW를 위한 전용 데이터베이스 관리시스템(DBMS)를..

구글 애널리틱스(Google Analytics, GA)는 구글에서 무료로 제공하고 있는 웹분석 서비스입니다. GA는 무료로 제공하지만, 제공하는 기능에 제약이 있으며, 무료버전으로는 제대로된 웹분석을 하는데 무리가 있습니다. 사용을 하다보면 유료서비스(GA360)으로 업그레이드를 해야 할 것입니다. 2005년 구글이 웹분석 전문업체인 어친(Irchin)사를 인수한 뒤 출시한 서비스인 구글 애널리틱스는 현재 전세계적으로 가장 널리 사용되는 대표적인 웹분석 솔루션입니다. e-nor.com에 따르면 2014년 기준 포춘 500대 기업 웹사이트 중 무려 67%가 구글 애널리틱스를 사용하고 있다고 합니다. 2011년 45%에서 2012년은 51%, 2013년은 63%를 기록하는 등 해가 갈수록 꾸준히 점유율이 증..

웹분석이란? 웹사이트 이용 현황을 이해하고 사용자 경험을 최적화하기 위해 웹 데이터를 측정, 수집, 분석 및 보고 하는것. 조금더 쉽게 설명하면 어떤 사용자들이 우리 웹사이트를 방문하는지(잠재고객에 관련 정보), 어떤 경로를 통해서 방문하는지(유입출처에 관한 정보), 웹사이트에 도착한후 어떤 행동을 보이는지(방문형태에 관한 정보)에 관한 데이터를 분석하여 마케팅 채널별 효과와 방문자의 웹사이트 경험을 개선하고 궁극적으로 비즈니스를 개선하는데 활용하는 것을 말합니다. 전통적 전자상거래 업체(쇼핑몰) 및 주요 서비스 업체(병원, 학원, 보험, 대출업체 등)에 이어 숙박업, 부동산중계업, 농수산물 도소매업 등 중소 자영업체에 이르기까지 거의 모든 사업자들이 온라인에 진출하게 되면서 이제 온라인 채널은 뗄레야 ..

세상에는 많은 직업이 존재한다. 그중에서도 IT 관련 직업도 굉장히 다양합니다. 이번 포스팅에서는 빅데이터, AI/머신러닝 분야의 직업에 대해 알아보려 합니다. 1. 비즈니스 분석가(Business Analyst) 요약 : 이미 정제되어 있는 데이터에서 인사이트를 발굴하고 의사결정을 할 수 있는 결과물을 만듭니다. 분야의 전문성이 높은 직군이며, 프로그래밍보다는 엑셀과 같은 툴을 주로 사용하며, 부서도 IT쪽이 아니라 전략이나 사업 관련된 부서에서 주로 근무를 합니다. 그래서 매출과 직결되는 의사결정에 많이 관여하게 됩니다. 2. 데이터 엔지니어(Data Engineer or Data System Developer) 요약 : 데이터를 수집하고 관리하며 유지하는 업무를 수행 (데이터 분석 : X , 비즈니..

마이데이터란?개인이 자신의 정보를 적극적으로 관리,통제하는 것은 물론 이러한 정보를 신용이나 자산관리 등에 능동적으로 활용하는 일련의 과정을 말한다. 마이데이터를 이용하면 각종 기관과 기업 등에 분산돼 있는 자신의 정보를 한꺼버에 확인 할 수 있으며, 업체에 자신의 정보를 제공해 맞춤 상품이나 서비스를 추천받을 수 있다. 개인이 자신의 정보를 적극적으로 관리,통제하는 것은 물론 이러한 정보ㅡㄹ 신용이나 자산관리 등에 능동적으로 활용하는 일련의 과정을 말한다. 마이데이터는 미국,영국 등 데이터 산업 선진국에서 시행되고 있는 서비스로, 데이터 활용체계를 기관 중심에서 정보주체 중심으로 전환하는 것이다. 즉, 개인이 자신의 저보를 스스로 통제,관리 해당 정보들이 손인의 의사에 맞춰 활용될 수 있도록 개인의 정..

요약 : 빅데이터 처리를 위한 비관계형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과는 다르게 설계된 비관계형(non-relational) DBMS로, 대규모의 데이터를 유연하게처리할 수 있는 것이 강점이다. 노에스큐엘(NoSQL)은 테이블-컬럼과 같은 스키마가 없이, 분산 환경에서 단순 검색 및 추가 작업을 위한 키값을 최적화 하고, 지연(latency)과 처리율(throughput)이 우수하다. 그리고 대규모 확대가 가능한 수평적인 확장성의 특징을 가지고 있다. NoSQL에 기반을 둔 시스템의 대표적인 예로는 카산드라(Apache Cassandra), 하둡(Hadoop), 몽고디비(Mongo DB) 등이 있다. NoSQL이 무엇의 약자인지는 사람에 따라 N..